Biotechnologia.pl
łączymy wszystkie strony biobiznesu
Ontologia Genów pomoże zintegrować wiedzę na temat biologii molekularnej?
06.01.2013

Jak ułatwić pracę biologom, biotechnologom, bioinformatykom i lekarzom? Jak połączyć cały zasób wiedzy na temat działania konkretnej komórki w jedną całość? Co zrobić, by naukowcy szybciej i sprawniej docierali do informacji niezbędnych w ich badaniach? Nad tym od lat głowią się bioinformatycy i Genome Ontology Consortium. Naukowcy z Universiy of California zaproponowali nową metodę stworzenia modelu sieci powiązań między genami, białkami i ich funkcjami.


Przeczytaj również:

Nowy model ewolucji genów

Transfer genów oporności u bakterii pod lupą naukowców

Ontologia to podstawowy dział filozofii badający strukturę rzeczywistości. Jak połączony jest byt z otaczającą go rzeczywistością? W jaki sposób funkcjonuje? Na tych pytaniach opiera się również Ontologia Genów (Gene Ontology, GO).

GO to projekt bioinformatyczny opisujący sposób funkcjonowania komórek; właściwości ich genów i produktów w kontekście komórkowym. Projekt podzielony jest na trzy domeny: element komórkowy (np. mitochondrium), funkcję molekularną (np. aktywnośc katalityczna) oraz proces biologiczny (seria wydarzeń połączona z funkcją molekularną, np. transport przez błonę). Na przykład dla cytochromu C funkcją molekularną jest aktywność oksydoreduktazy, procesem biologicznym fosforylacja i indukowanie apoptozy, a elementem komórkowym macierz mitochondrialna i wewnętrzna membrana mitochondrium.

Gene Ontology istnieje dzięki połączonemu wysiłkowi setek naukowców. GO zawiera 34765 haseł i 64635 hierarchicznych zależności opisujących geny z ponad 80 gatunków. Ma duży wpływ na rozwój nauki, jednakże jest niekompletną bazą danych trudną do uaktualniania.

Pomysł naukowców z San Diego różni się od GO tym, że ontologia jest tworzona automatycznie z dużego zasobu danych. Dzięki temu, widać nie tylko to co jest już wiadome, ale również potencjalne biologiczne procesy i ich komponenty.

Autorzy nie twierdzą, że ich model zastąpi Gene Ontology. Jednakże dzięki nowatorskiemu podejściu ich projektu, ontologie będą ewoluować z czasem z dodanymi wynikami eksperymentów high-throughput i map sieciowych.

Natalia Pankiewicz

Źródło:

Dutkowski J, Kramer M, Surma MA, Balakrishnan R, Cherry JM, Krogan NJ, Ideker T. Agene ontology inferred from molecular networks. Nature biotechnology (2012)

http://www.geneontology.org

http://www.sciencedaily.com

KOMENTARZE
Newsletter